我们讨论了个性化PageRank，它对节点与查询节点S的给定子集(即teleportation set)的接近程度进行排名，以及随机行走(Random Walk)，它对从单个起始节点到对节点接近程度进行随机行走建模。我们将演示这些算法是如何与PageRank的原始定义相关联的，在原始定义中，我们对一个随机surfer进行建模，该surfer在图的链接上移动，同时随机传送到图中的任何节点、所有节点的子集或单个节点。
文章目录
- 1. 举例推荐问题
- 2. 图上的近邻
- 3. 主要思想：Random Walks
- 4. Pixie随机游走算法
- 4.1 优势
- 5. 总结PageRank变体
1. 举例推荐问题
节点近邻策略：
2. 图上的近邻
3. 主要思想：Random Walks
4. Pixie随机游走算法
4.1 优势
5. 总结PageRank变体
